科技圈熱議!Anthropic估值飆2兆,最聰明「混合推理」模型甚至能玩寶可夢
科技圈熱議!Anthropic估值飆2兆,最聰明「混合推理」模型甚至能玩寶可夢

根據多家外媒報導,由OpenAI前員工創立的Anthropic正在洽談新一輪35億美元(約為新台幣1,085億元)的巨額募資,讓Anthropic的估值有望飆升至615億美元(約為新台幣2兆元)。

此一募資消息引發科技圈熱烈討論,尤其Anthropic近期還推出新模型Claude 3.7 Sonnet,一個號稱至今最聰明的模型。

Claude 3.7 Sonnet在某些測試指標上超越OpenAI和DeepSeek,Anthropic還讓這個模型玩了遊戲「寶可夢紅版」並取得突破性進展,引發業界高度關注。

Claude 3.7 Sonnet:Anthropic如何用混合推理能力勝出?

Anthropic近期發布了其迄今為止最聰明的AI模型 —— Claude 3.7 Sonnet,該模型主打混合推理能力,並引入了思考模式切換功能,結合了推理能力和一般大型語言模型(LLM)的即時反應能力。

「推理能力是AI的核心,而非需要額外付費的附加功能。」Anthropic的產品研發主管 Dianne Penn在接受《VentureBeat》採訪時表示,「就像人類只用一個大腦就能快速反應和深入思考,我們認為推理能力應該整合到大型語言模型中,而不是作為一個獨立的模型存在。」

Claude 3.7 Sonnet.jpeg
Claude 3.7 Sonnet
圖/ Anthropic

也就是說,使用者可以選擇讓模型快速回應,或是在回答前花更多時間思考。在標準模式下,Claude 3.7 Sonnet相當於現有模型Claude 3.5 Sonnet的升級版;而在延伸思考(extended thinking mode)模式下,模型會在回答前先自我反思,進而提升在數學、物理、寫程式等多項任務上的表現。

不過,Claude 3.7 Sonnet的推理能力究竟如何?

Anthropic使用了多種測試方法來驗證,其中一個做法是使用經典遊戲「寶可夢紅版」進行測試。

測試結果顯示,最新的Claude 3.7 Sonnet已能在遊戲中推進到新的城市,捕捉多個寶可夢,甚至還會練等,選擇合適的寶可夢與對手戰鬥,最終擊敗多個道館館主。先前的模型版本甚至無法離開遊戲的起始城鎮,這展現了AI在策略思考、資源管理和戰術決策上的進步。

此外,Anthropic也公布了Claude 3.7 Sonnet在學術級推理任務、零售工具應用和指令遵循等方面的測試數據。

根據Anthropic提供的數據以及 AI模型比較結果,Claude 3.7 Sonnet在延伸思考模式下,推理任務的準確率達78.2%,超越DeepSeek-R1,並可與OpenAI最新模型匹敵。

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Claude 3.7 Sonnet與各模型的差異

「Anthropic並不將推理、規劃和自我修正視為個別獨立的功能,這也是Anthropic與其他AI公司主要的理念差異。」Penn強調,這種整合模型的作法,將為使用者帶來更順暢的體驗。

不過,Anthropic整合模型的作法,不僅是技術上的演進,更是戰略上的布局。

相較於競爭對手OpenAI和DeepSeek,Anthropic提供了一個兼顧效能和成本的解決方案,展現出不同的市場策略。OpenAI為不同功能部署不同模型,DeepSeek則主打低成本高效益,而Anthropic則追求單一模型處理所有任務,包含例行工作和複雜推理。

理想情況下,模型應該自行判斷問題的複雜度並調整思考時間,而非讓使用者手動切換不同的推理模式。這將有可能重塑企業部署AI的方式,並消除同時管理多個專用模型的需求。

募資35億美元、估值破600億,Anthropic再次刷新成績單

Claude 3.7 Sonnet的問世不僅提升了Anthropic在AI市場的競爭力,也使其在爭取募資上更具籌碼。

綜合《CNBC》、《華爾街日報》於2月24日的報導,這輪募資由Lightspeed Venture Partners領投,General Catalyst和其他投資機構也參與其中。

目前交易細節尚未公布,但消息人士指出,Anthropic原先設定的募資目標為20億美元(約為新台幣600億元),而後與投資者協商後,成功提高了募資金額,而這也讓Anthropic被視為少數有足夠人才和資金與OpenAI競爭的AI新創之一。

此輪融資將使Anthropic的估值從180億美元躍升至615億美元,成長3倍之多,使其成為AI領域估值最高的公司之一,並直接挑戰OpenAI的領先地位,這對一家成立不久的AI新創公司來說,無疑是一個巨大的成功。

Anthropic 創辦人暨執行長Dario Amodei
Anthropic 創辦人暨執行長Dario Amodei。在OpenAI 4年多的工作期間,他領導過多項關於AI安全性的研究,因此希望能打造出讓人類不會害怕、能夠被信任的AI。
圖/ 隋昱嬋攝影

自2021年成立以來,Anthropic的募資成績就相當亮眼,除了Google曾投資3億美元,Amazon也已向Anthropic投資80億美元。而這也顯示出即使面臨來自中國DeepSeek等競爭對手的潛在挑戰,市場對於Anthropic的未來發展依然充滿信心。

本文授權轉載自創業小聚,作者為賴冠伶

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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